细粒度图像分类 fine-grained classification

细粒度图像分类又被称做子类别图像分类，是近年来计算机视觉、模式识别等领域的研究热点，其目的是对粗粒度的大类别进行更加细致的子类划分。但因为子类别间的细微差异以及较大的类内差别，较之普通的图像分类任务，细粒度图像分类的难度更大。算法        早期的基于人工特征的算法表达能力有限，分类效果也有很大的局限性。深度学习的兴起促进了该领域的发展，传统的人工标注信息制约了算法实用性，更多的算法再也不依赖

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